课程主页: https://www.coursera.org/learn/build-basic-generative-adversarial-networks-gans
在当今深度学习领域，生成对抗网络（GANs）无疑是一个引人注目的话题，因其在图像生成和许多其他应用中的潜力。本课程”构建基础生成对抗网络（GANs）”是由DeepLearning.AI提供的一部分，旨在帮助学员理解GANs的基础知识及其应用，同时提供实践经验。
课程的第一周是关于GANs的介绍，学员将探索GAN的基本概念以及其实际应用，使用PyTorch构建自己的GAN。课程的第二周则深入讲解深度卷积GAN（DCGAN），学员将学习如何调整激活功能、批归一化及转置卷积，以优化GAN架构，并构建专门用于图像处理的高级DCGAN。
在第三周，学员将接触到Wasserstein GAN（WGAN）及其梯度惩罚的先进技术，帮助解决生成器和判别器之间不平衡所带来的训练不稳定和模式崩溃问题。最后，在第四周，课程将聚焦条件GAN及可控生成，学员将学会如何有效控制GAN，修改生成图像中的特征，并构建能够根据确定类别生成示例的条件GAN。
通过这个课程，您不仅能掌握GAN的基本原理与应用，还能动手实现多种GAN架构，这对于希望在深度学习和图像生成领域深入发展的学习者来说，绝对是一次不可错过的机会。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/build-basic-generative-adversarial-networks-gans